수술 위험 평가를 위한 데이터, 알고리즘 및 임상 추론 통합 (IDEALIST)
수술 위험 평가를 위한 데이터, 알고리즘 및 임상 추론 통합(IDEALIST)
연구 개요
상세 설명
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 장소
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Florida
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Gainesville, Florida, 미국, 32610-3003
- UF Health
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Jacksonville, Florida, 미국, 32209
- UF Health Jacksonville
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
성인 입원 환자 수술 실습에서 일하는 외과 의사 및 마취 전문의.
제외 기준:
산부인과 및 소아과 실습에서 일하는 외과 의사 및 마취 전문의.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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의사
대규모 단일 센터 3차 학술 센터의 모든 외과 의사와 마취 전문의가 이 연구에 참여하도록 모집됩니다. 개입: 수술 전 및 수술 직후 위험 평가. 의사는 IPS가 점수를 산출하는 동일한 환자에 대해 수술 전 및 수술 직후 수술 후 합병증에 대한 위험 점수(0에서 100까지의 범위)를 제공하도록 요청받을 것입니다. 의사는 IPS에서 생성된 위험 점수를 검토하기 전후에 점수를 제공합니다. |
의사는 IPS가 점수를 산출하는 동일한 환자에 대해 수술 전 및 수술 직후 수술 후 합병증에 대한 위험 점수(0에서 100까지의 범위)를 제공하도록 요청받을 것입니다. 의사는 IPS에서 생성된 위험 점수를 검토하기 전후에 점수를 제공합니다. IPS 시스템은 연구에 등록한 의사가 치료한 환자의 수술 전 및 수술 직후 수술 후 합병증에 대한 위험 점수(0~100 범위)를 생성합니다. |
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지능적인 수술 전후 시스템(IPS)
지능형 수술 전후 시스템(IPS)은 전자 건강 기록의 일상적인 임상 데이터를 사용하여 수술 후 합병증의 위험을 실시간으로 예측하는 일련의 컴퓨터 소프트웨어 및 알고리즘으로 설계되었습니다. 이 시스템은 의사와 상호 작용하고 피드백을 요청할 수 있는 자가 학습 시스템으로 설계되었습니다. 개입: 수술 전 및 수술 직후 위험 평가. IPS 시스템은 연구에 등록한 의사가 치료한 환자의 수술 전 및 수술 직후 수술 후 합병증에 대한 위험 점수(0~100 범위)를 생성합니다. |
의사는 IPS가 점수를 산출하는 동일한 환자에 대해 수술 전 및 수술 직후 수술 후 합병증에 대한 위험 점수(0에서 100까지의 범위)를 제공하도록 요청받을 것입니다. 의사는 IPS에서 생성된 위험 점수를 검토하기 전후에 점수를 제공합니다. IPS 시스템은 연구에 등록한 의사가 치료한 환자의 수술 전 및 수술 직후 수술 후 합병증에 대한 위험 점수(0~100 범위)를 생성합니다. |
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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위험 추정치의 수신자 작동 곡선(AUC) 아래 영역
기간: 6개월의 학습 기간이 끝나면.
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각 6개월의 기간이 끝날 때 예측된 위험 추정치는 합병증의 실제 발생과 비교됩니다.
위험 추정을 위해 수신기 작동 곡선(AUC) 아래 영역을 비교하여 의사의 예측 성능을 IPS와 비교합니다.
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6개월의 학습 기간이 끝나면.
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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위험 추정치의 민감도 및 특이성
기간: 6개월의 학습 기간이 끝나면.
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각 6개월의 기간이 끝날 때 예측된 위험 추정치는 합병증의 실제 발생과 비교됩니다.
위험 추정치에 대한 민감도와 특이도를 비교하여 의사의 예측 성능을 IPS와 비교합니다.
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6개월의 학습 기간이 끝나면.
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양수 및 음수 예측 값
기간: 6개월의 학습 기간이 끝나면.
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각 6개월의 기간이 끝날 때 예측된 위험 추정치는 합병증의 실제 발생과 비교됩니다.
의사의 예측 성능은 위험 추정에 대한 긍정적 및 부정적 예측 값을 비교하여 IPS와 비교됩니다.
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6개월의 학습 기간이 끝나면.
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Azra Bihorac, MD, University of Florida
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (추정된)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- IRB201600262-N
- R01GM110240 (미국 NIH 보조금/계약)
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
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IPD 계획 설명
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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